Application of Geographic Information Technologies for Logistic Centers Planning - Kocaeli Example


Arzu Erener
Assoc. Prof., Kocaeli University, Kocaeli, Turkey, erener.arzu@gmail.com

Mustafa Kurt
Ph.D. Candidate, Kocaeli University, Kocaeli, Turkey, mustafakurt@kocaeli.bel.tr

Abstract

Establishing the most appropriate location of the facility in terms of logistics distribution network and customers can be quite critical. Potential suitability investigation of the region to set up an appropriate logistics geographical area center would be useful to be determined from multiple criterea. In geographic information systems (GIS), spatial analysis which consider multiple criteria are called multi-criteria decision analysis (MCDA). The aim of this study is to evaluate planning performance of GIS to determine logistics centers. This study was conducted to analyze the most suitable place for establishing new logistic park according to specified five criteria. The criteria which taken to account in practice have identified as: production areas, residential areas, leisure areas, transit transport network and slope map. Kocaeli district was selected as study of area. After all to the direction of selected criteria and given weights; close to the industrial areas, away from the residential areas, low slope areas, quit close to transit and port areas were identified as potential logistics park areas and GIS was found rapid and objective to produce suitable potential logistic areas.

Keywords: Multi Criteria Decision Analysis, Best Site Selection, GIS, Logistics

Lojistik Merkezlerin Planlanmasında Coğrafi Bilgi Teknolojileri Kullanımı - Kocaeli Örneği


Öz

Dağıtım ağları ve müşteriler açısından lojistik bir tesisin en uygun lokasyonda kurulması oldukça kritik olabilmektedir. Coğrafi lojistik merkezi kurulacak bir bölgede bölgenin potansiyelinin uygunluğunun araştırılıp, yerin birden fazla ölçütle belirlenmesi isabetli alan belirleme açısından oldukça faydalı olacaktır. Coğrafi Bilgi Sistemleri’nde (CBS) birden fazla kriter göz önüne alındığı mekânsal analizler çok ölçütlü karar analizi (ÇÖKA) olarak adlandırılmaktadır. Bu çalışmanın amacı CBS’nin lojistik merkezlerin belirlenmesinde ve planlanmasındaki performansın değerlendirilmesidir. Bu çalışmada belirlenen beş ölçüte göre yeni kurulacak bir lojistik köy için en uygun yer analizi yapılmıştır. Uygulamada dikkate alınan kriterler: üretim alanları, yerleşim alanları, boş alanlar, transit ulaşım ağı ve eğim haritası olarak belirlenmiştir. Çalışma bölgesi olarak Kocaeli İli seçilmiştir. Sonuçta seçilen kriterler ve verilen ağırlıklar doğrultusunda; sanayi bölgelerine yakın, yerleşimden uzak, eğimi düşük ve transit yollara ve limanlara oldukça yakın olan alanlar potansiyel lojistik köy alanı olarak tespit edilmiş olup CBS’nin lojistik köylerin planlanmasında uygun potansiyel alanları hızlı ve objektif olarak ürettiği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: En Uygun Yer Seçimi, Lojistik, CBS, Çok Ölçekli Karar Analizi


Cite this article

Erener, A., Kurt, M. (2018). Lojistik Merkezlerin Planlanmasında Coğrafi Bilgi Teknolojileri Kullanımı - Kocaeli Örneği. Journal of Transportation and Logistics, 3(1), 1-12. http://dx.doi.org/10.26650/JTL.2018.03.01.01

References

  • American Public Transportation Association (APTA), Definition of Terms and Abbreviations, http://www.apta.com/resources/statistics/Documents/ Ridership/missdef.pdf
  • Banker, R.D. (1984). Estimating Most Productive Scale Size Using Data Envelopment Analysis, European Journal of Operational Research, Cilt 17, s. 35-44.
  • Barnum, D.T., McNeil, S. ve Hart, J. (2007). Comparing the Efficiency of Public Transportation Subunits Using Data Envelopment Analysis, Journal of Public Transportation, Cilt 10, No. 2, s. 1-16.
  • Barnum, D.T., Tandon, S. ve McNeil, S. (2008). Comparing the Performance of Bus Routes after Adjusting for the Environment Using Data Envelopment Analysis”, Journal of Transportation Engineering, Cilt 134, No. 2, s. 77-85.
  • Chang, K.P. ve Kao, P.H. (1992). The Relative Efficiency of Public versus Private Municipal Bus Firms: An Application of Data Envelopment Analysis, Journal of Productivity Analysis, Cilt 3, s. 67-84.
  • Charnes, A., Cooper, W.W. ve Rhodes, E. (1978). Measuring Efficiency of Decision Making Units, European Journal of Operational Research, Cilt 2, s. 429-444.
  • De Ona, J. ve De Ona, R. (2015). Analysis of Transit Quality of Service through Segmentation and Classification Tree Techniques, Transportmetrica A: Transport Science, Cilt 11, Sayı 5, s. 365-387.
  • De Ona, J., De Ona, R., Eboli, L. ve Mazzulla, G. (2013). Perceived Service Quality in Bus Transit Service: A Structural Equation Approach, Transport Policy, Cilt 29, s. 219-226.
  • Dell’Olio, L., Ibeas, A. ve Cecin, P. (2011), The Quality of Service Desired by Public Transport Users, Transport Policy, Cilt 18, s. 217-227.
  • Eboli, L. ve Mazzulla, G. (2011). A Methodology for Evaluating Transit Service Quality Based on Subjective and Objective Measures from the Passenger’s Point of View, Transport Policy, Cilt 18, s. 172-181.
  • Güner, S. ve Coşkun, E. (2016). Determining the Best Performing Benchmarks for Transit Routes with A Multi-Objective Model: The Implementation and a Critique of the Two-Model Approach, Public Transport, Cilt 8, Sayı 2, s. 205-224.
  • Güner, S. (2016). Şehir İçi Otobüs Hatlarına İlişkin Hizmet Etkinliği Analizi: Sakarya Büyükşehir Belediyesi Otobüs İşletmesi Uygulaması, 9. TRANSİST İstanbul Ulaşım Kongresi ve Fuarı, Bildiriler Kitabı, s. 8-14, İstanbul.
  • Güner, S. (2014). Çok Amaçlı Çevrelerde Birbirleri ile İlişkili Hedeflerin İlişkisel Etkinlik Ölçüm Yaklaşımı (R-DEA) ile Yönetilmesi: Sakarya Büyükşehir Belediyesi Otobüs İşletmeleri Uygulaması, Basılmamış Doktora Tezi, Sakarya: Sakarya Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Hensher, D.A., Mulley, C. ve Yahya, N. (2010). Passenger Experience with Quality-Enhanced Bus Service: The Tyne and Wear ‘Superoute’ Services, Transportation, Cilt 37, s. 239-256.
  • Hwang, C. L. ve Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making - Methods and Applications, Heidelberg: Springer-Verlag.
  • Karlaftis, M.G. (2004). DEA Approach for Evaluating the Efficiency and Effectiveness of Urban Transit Systems, European Journal of Operational Research, Cilt 152, s. 354–364.
  • Karlaftis, M.G. (2003). Investigating Transit Production and Performance: A Programming Approach, Transportation Research Part A, Cilt 37, s. 225-240.
  • Lao, Y. ve Liu, L. (2009). Performance Evaluation of Bus Lines with Data Envelopment Analysis and Geographic Information Systems, Computers, Environment and Urban Systems, Cilt 33 s. 247–255
  • Saaty, T.L. (1980). The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resources Allocation, New York: McGraw.
  • Taşkın, K. ve Güner, S. (2014). Şehir İçi Toplu Taşıma Sistemlerinin Hizmet Kalitesinin Kullanılabilirlik ve Rahatlık-Uygunluk Açısından Değerlendirilmesi: Sakarya Minibüsçüler Odası Örneği, 6. Uluslararası Balkanlarda Sosyal Bilimler Kongresi, Bildiriler Kitabı, s.712-722, Komrat/Moldova.
  • Yeh, C.H., Deng, H. ve Chang, Y.H. (2000). Fuzzy Multicriteria Analysis for Performance Evaluation of Bus Companies”, European Journal of Operational Research, Cilt 126, s. 459-473.

Volume 3, Issue 1, 2018

Journal of Transportation and Logistics

Volume 3, Issue 1, 2018

Pages 1-12

Received: Oct. 30, 2017

Accepted: March 28, 2018

Published: April 13, 2018

Full Text [1.4 MB]

This is an Open Access article, distributed under the terms of the Creative Commons Attribution licence Attribution-Non Commercial-No Derivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0).

Istanbul University Press, 2018.